本文基于TMS320LF2407DSP(DigitalSignalProcessor)芯片的撑杆跳运动员位姿连续跟踪系统的研究，包括运动目标检测部分、运动目标连续跟踪控制部分以及控制系统的DSP实现。 运动目标检测主要是通过分析CCD(ChargeCoupledDevices)摄像头采集的图像，根据图像处理与分析方法，从背景中提取运动目标，获得运动目标的特征。本文提出了一种基于Markov随机场(MRF)模型自适应运动目标图像分割方法，该法采用高斯混合模型描述视频序列的差分图像，用模拟退火快速EM(ExpectationMaximization)算法对高斯分布的参数进行估计，在此基础上建立MRF模型，利用此模型构建能量函数，用ICM(IteratedConditionalModes)算法把图像用一个能量函数取到最小值时的组态来表示。文中根据对运动目标连续几帧图像的分析，采用上面提到的图像分割方法，快速提取出了运动目标，从而获得运动目标的重心。 运动目标连续跟踪控制部分主要根据运动目标位置的变化，采用基于DSP的现代智能控制方法对电动机转速和相电流进行控制，驱动云台和摄像头，实现对运动目标的连续跟踪。本文主要包括跟踪控制方案的确立、控制对象的建模、控制算法的确定，其中电动机相电流的控制采用由遗传算法优化参数的PI控制，电动机速度控制采用随机自适应模糊控制，模糊控制器参数的在线调整也采用遗传算法优化。之前对电动机速度控制分别采用标准模糊控制、PID控制，并与随机自适应模糊控制做比较以显示控制效果。 控制系统的DSP实现，主要是电动机相电流、速度控制的软件实现，硬件控制平台采用TMS320LF2407DSP试验板。软件设计包括系统初始化程序、系统主程序、中断服务子程序和中断处理子程序及其各程序模块的设计，并且在DSP系统开发环境下进行系统仿真试验。